에이전트 AI (Agentic AI) 시스템은 도구 (tools), 컨텍스트 (context), 메모리 (memory), 오케스트레이션 (orchestration), 그리고 외부 워크플로 통합 (external workflow integration)을 통해 확률적 추론 (probabilistic reasoning)과 위임된 행동 (delegated action)을 결합합니다. 본 노트는 에이전트 기술 부채 (Agentic Technical Debt)와 확률적 세금 (Stochastic Tax)을 구분하는 공식적이고 관리적으로 사용 가능한 모델을 개발합니다. 에이전트 기술 부채 (Agentic Technical Debt)는 축적된 설계 및 거버넌스 부채 (design and governance liability)의 스톡 (stock)입니다. 확률적 세금 (Stochastic Tax)은 확률적 에이전트 (stochastic agents)가 비즈니스 워크플로 (business workflows)에 사용될 때 발생하는 운영 부담 (operating burden)의 반복적인 플로우 (flow)입니다. 이 두 개념은 서로 연관되어 있지만 동일하지는 않습니다. 부채 (debt)는 세금 (tax)을 증폭시킬 수 있는 반면, 부채가 최소화된 상태에서도 세금은 양수 (+)로 남을 수 있습니다. 본 노트는 간결한 대시보드 표현식에서 시작하여 이를 더 완전한 구조적 모델 (structural model)로 확장하고, 모든 변수와 파라미터 (parameters)를 정의하며, 각 비용 범주를 운영 데이터 (operational data)로부터 어떻게 추정할 수 있는지 보여주고, 외상매입금 (accounts-payable) 시뮬레이션과 관련 스프레드시트를 통해 이 프레임워크를 설명합니다.